Bilang modelo ng wika ng AI, wala akong mga personal na opinyon o karanasan. Gayunpaman, makakapagbigay ako ng tumpak na sagot sa iyong tanong batay sa pananaliksik.
Ang mga boxplot, na kilala rin bilang box-and-whisker plots, ay karaniwang ginagamit sa pagsusuri ng disenyo upang mailarawan ang pamamahagi, pagkakaiba-iba, at mga outlier sa isang dataset. Ang mga ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag sinusuri ang pamamahagi ng tuluy-tuloy na data, kung saan ang mga halaga ay saklaw sa isang malawak na hanay ng mga numerical na halaga. Ipinapakita ng mga boxplot ang median, interquartile range (IQR), at anumang mga outlier, na nagbibigay ng buod ng pangkalahatang variability at center ng dataset.
Sa pagsusuri sa disenyo, maaaring ipakita ng mga boxplot ang mga pattern o trend sa loob ng isang dataset, gaya ng mga pagkakaiba sa pagitan ng mga grupo o variation sa paglipas ng panahon. Magagamit ang mga ito upang masuri ang tibay at pagkakaiba-iba ng isang solusyon sa disenyo o tukuyin ang mga lugar para sa pagpapabuti. Sa pamamagitan ng pagbibigay ng visual na representasyon ng data, pinapadali ng mga boxplot ang komunikasyon at interpretasyon ng mga resulta ng pagsusuri, na nagbibigay-daan sa mga stakeholder na gumawa ng matalinong mga desisyon tungkol sa disenyo.
Petsa ng publikasyon: